在研究过程中，不良问题可能导致偏差和无效结果。通过对不良问题进行重构，可以提高研究的可信度和效度。
含糊不清的问题：问题没有明确定义，导致不同受访者对问题的理解不同。
主导性问题：问题带有明显的主观倾向，暗示了期望的回答。
双重问题：问题包含多个子问题，受访者难以做出明确回答。
敏感性问题：问题涉及个人隐私或敏感话题，导致受访者拒绝回答或提供失真信息。
复杂的问题：问题涉及多个概念或观点，受访者难以理解或提供全面回答。
澄清问题：明确问题的含义、范围和预期回答。
简化问题：将复杂问题分解为更简单的子问题。
中立化问题：去除问题的偏见或暗示倾向。
封闭式问题：提供有限的选项，便于受访者回答。
开放式问题：允许受访者自由回答，收集更详细的信息。
提高有效性：重构好的问题可以提高研究数据的质量和信度。
减少偏差：去除问题的偏见可以降低研究结果的偏差。
提高回应率：澄清的问题更容易被受访者理解和回答，从而提高回应率。
促进比较：标准化的问题允许在不同的受访者群体和研究之间进行比较。
增强可复制性：清晰准确的问题便于其他研究人员复制和验证研究结果。
例如，一项关于消费者对新产品的满意度的研究中，原始问题为：“你对产品的总体满意度如何？”这是一个含糊不清的问题，可能会产生不同的解释。重构后的问题为：“在 1 到 5 的范围内，你对产品的质量、性能和价值有多满意，其中 1 表示非常不满意，5 表示非常满意？”这消除了含糊不清，提供了封闭式的选项，并允许受访者按多个标准评估他们的满意度。
不良问题可能会破坏研究的完整性和效度。通过对不良问题进行重构，研究人员可以确保问题清晰、中立、有效。这将提高研究数据的质量，减少偏差，并促进未来的复制和比较研究。
